O que é machine learning? - Gatefy
O machine learning (ML), também chamado em português de aprendizado de máquina, é um método de análise de dados e de informações que permite às máquinas aprender e evoluir. O ML é um dos mecanismos por trás da inteligência artificial (IA). O objetivo do machine learning é aperfeiçoar um sistema de IA de modo que a máquina tome decisões por conta própria, sempre aprendendo e evoluindo, com o mínimo de interação humana possível.
O machine learning trabalha com base em algoritmos. Mas o que são algoritmos? O algoritmo é um conjunto de instruções e orientações que devem ser seguidas para que um objetivo seja alcançado. Pense no algoritmo como uma receita. É mais fácil enxergá-lo dessa maneira.
Então, na prática, o ML utiliza algoritmos para analisar grandes volumes de dados e de informações em busca de padrões e de anomalias que podem funcionar como um gatilho para uma ação específica e ainda podem ser usados para previsões.
Existem diferentes tipos algoritmos e eles podem ser usados em diferentes áreas. Citando exemplos, aqui na Gatefy usamos algoritmos para identificar spam, phishing, malware e e-mails suspeitos. O Youtube e o Spotify usam algoritmos para recomendar vídeos e músicas. A Uber e o Waze usam algoritmos para traçar rotas melhores.
Embora existam muitos tipos de algoritmos de machine learning, nós podemos separá-los em três categorias principais que variam de acordo com o método e a forma com que a máquina aprende.
O machine learning supervisionado é um tipo de algoritmo que trabalha com exemplos e rótulos. O objetivo é que a máquina aprenda a rotular novas informações de acordo com os exemplos estabelecidos e conforme o feedback que for recebendo, se ela tomou a decisão correta ou não.
O machine learning não supervisionado não trabalha com exemplos e nem com feedback. A máquina é ensinada a entender e a interpretar informações de modo que possa organizá-las de maneira racional, para que sejam compreensíveis. Em outras palavras, a máquina automaticamente cria padrões e relações entre os dados sem a interferência de uma pessoa.
O algoritmo de machine learning baseado em reforço permite que a máquina tome uma decisão de acordo com o contexto e o ambiente. É um tipo de aprendizado que leva em consideração o comportamento da máquina, que recebe feedbacks sobre os seus acertos e erros. Com o tempo, a máquina aprende a tomar decisões respeitando contextos específicos.
Machine Learning e cibersegurança
Para nós que trabalhamos com segurança de e-mail, é quase impossível falar de machine learning e não falar de cibersegurança. São conceitos que já estão conectados há algumas décadas e não podem mais ser dissociados.
Os algoritmos desempenham um papel decisivo no combate a ameaças, especialmente se estamos falando de ameaças avançadas e desconhecidas, ou também chamadas de ataques de dia zero. A capacidade de aprender torna os sistemas de IA e ML indispensáveis nos dias de hoje, em que milhares de ameaças são criadas diariamente.
No caso aqui da Gatefy, os algoritmos de machine learning são uma arma poderosa ao analisar e prever comportamentos suspeitos e maliciosos em e-mails, tendo a capacidade de detectar spam, malware e outros ataques.
Lembrando que o e-mail continua sendo o principal vetor de ataques e de ameaças na internet e que o machine learning deve ser pensado não como uma solução completa, mas como uma parte importante de um sistema de segurança que leva em consideração vários mecanismos de proteção.